National frameworks for marine conservation — a hierarchical geophysical approach
Notice bibliographique
Résumé
1. Development of environmental protected areas has been driven ‘more by opportunity than design, scenery rather than science’ (Hackman A. 1993. Preface. A protected areas gap analysis methodology: planning for the conservation of biodiversity. World Wildlife Fund Canada Discussion Paper; i–ii). If marine environments are to be protected from the adverse effects of human activities, then identification of types of marine habitats and delineation of their boundaries in a consistent classification is required. Without such a classification system, the extent and significance of representative or distinctive habitats cannot be recognized. Such recognition is a fundamental prerequisite to the determination of location and size of marine areas to be protected. 2. A hierarchical classification has been developed based on enduring/recurrent geophysical (oceanographic and physiographic) features of the marine environment, which identifies habitat types that reflect changes in biological composition. Important oceanographic features include temperature, stratification and exposure; physiographic features include bottom relief and substrate type. 3. Classifications based only on biological data are generally prohibited at larger scales, due to lack of information. Therefore, we are generally obliged to classify habitat types as surrogates for community types. The data necessary for this classification are available from mapped sources and from remote sensing. It is believed they can be used to identify representative and distinctive marine habitats supporting different communities, and will provide an ecological framework for marine conservation planning at the national level. Copyright © 2000 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».